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(4opencv)OpenCV PR 成功的收获和感悟

2018-09-12,第一次对OpenCVPR成功 https://github.com/opencv/opencv/pull/12206 《findinnercircleofcontourbyusingpointPolygonTest》 总的来说,参加PR绝对是一件消耗时间精力(特别对于新手),同时收获非常巨大的事情。 下面,分几个方面对这次工作进行总结。 一、价值和 收益 1、获得名誉、结交高手 这是隐性的收获,但却是绝对重要的收获。在anwseropencv上面的交流,在githup里面提交pr和issue,你所交流的这些人,都是这个方向最为优秀的工程师,和他们进行交流,能够有很多收益。 2、项目理解 正是因为要向项目提交代码,强迫自己必须从结构、细节等多个方面去理解这个项目,绝不是仅够用就可以。这就使得你对项目的理解能够更上层次,进一步地理解项目内容; 更深入的理解,带来的结果,显而易见是在使用的时候能够更得心应手。“你对你所做的了解的越多,则越能够做得更好” 3、代码规范; 我们都说cleanCode,但是你写出来的到底是不是c...

【收藏】支持向量机原理详解+案例+代码!【点击阅读原文下载】

SVM 是如何工作的? 支持向量机的基础概念可以通过一个简单的例子来解释。让我们想象两个类别:红色和蓝色,我们的数据有两个特征:x 和 y。我们想要一个分类器,给定一对(x,y)坐标,输出仅限于红色或蓝色。我们将已标记的训练数据列在下图中: 支持向量机会接受这些数据点,并输出一个超平面(在二维的图中,就是一条线)以将两类分割开来。这条线就是判定边界:将红色和蓝色分割开。 但是,最好的超平面是什么样的?对于 SVM 来说,它是最大化两个类别边距的那种方式,换句话说:超平面(在本例中是一条线)对每个类别最近的元素距离最远。 线性数据 上面的例子很简单,因为那些数据是线性可分的——我们可以通过画一条直线来简单地分割红色和蓝色。然而,大多数情况下事情没有那么简单。看看下面的例子: 很明显,你无法找出一个线性决策边界(一条直线分开两个类别)。然而,两种向量的位置分得很开,看起来应该可以轻易地分开它们。 这个时候我们需要引入第三个维度。迄今为止,我们有两个维度:x 和 y。让我们加入维度 z,并且让它以直观的方式出现:z = x² + y²(没错,圆形的方程式) 于是我们就有了一个三维空间,看看这...

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